Je documenten zijn nog niet klaar voor AI. Zo maak je ze dat wel.
Een assistent op je eigen documenten klinkt eenvoudig: je gooit de map erin en stelt een vraag. In de praktijk krijg je antwoorden die plausibel klinken en net niet kloppen. Bijna altijd komt dat niet door het model, maar door wat je erin hebt gestopt.
Het probleem is het ophalen, niet het antwoorden
Zo'n assistent werkt in twee stappen. Eerst zoekt hij de stukken tekst die bij je vraag lijken te horen, daarna laat hij het model een antwoord formuleren op basis van precies die stukken. Gaat stap één mis, dan is stap twee kansloos: het model doet zijn best met de verkeerde bron en klinkt daarbij net zo overtuigend als altijd. Alle winst zit dus in het ophalen.
Ingreep 1: knip op betekenis, niet op tekenaantal
De standaardaanpak snijdt documenten in blokken van een vast aantal tekens. Daarmee valt een tabel in tweeën, raakt een opsomming los van zijn inleiding en verdwijnt de kop waar de regel bij hoort. Knip in plaats daarvan op de structuur van het document: per kop, per artikel, per procedurestap. Bij een polisvoorwaarde is dat per artikel, bij een handboek per paragraaf.
Ingreep 2: geef elk stuk zijn context terug
Een losse alinea “dit geldt niet voor deelnemers onder de 18” is waardeloos. Zet bij elk stuk vast waar het uit komt: documentnaam, versie, datum, kop en het pad erboven. Twee dingen worden dan mogelijk. Je kunt filteren op geldigheid en je kunt bij elk antwoord de bron tonen. Die bronvermelding is geen extraatje, het is het verschil tussen een tool die je durft te gebruiken en een tool waar niemand op vertrouwt.
Ingreep 3: ruim je archief op voordat je begint
De meest onderschatte stap. Vrijwel elke gedeelde map bevat drie versies van hetzelfde protocol, waarvan twee verouderd. Een mens ziet aan de bestandsnaam welke geldt; het zoeksysteem niet, dat vindt de oude even relevant. Eén middag opruimen en één afspraak over waar de geldende versie staat, doet meer voor de kwaliteit dan een duurder model.
Ingreep 4: leg vast wat “goed” is
Schrijf dertig vragen op die je team echt stelt, met per vraag het juiste antwoord en het document waar dat in staat. Dat lijstje is je meetlat: elke wijziging meet je eraan af. Meet twee dingen apart, haalde het systeem het juiste document boven en was het antwoord correct. Dan weet je bij een slecht resultaat meteen aan welke kant je moet sleutelen. En instrueer het systeem expliciet om “dat staat niet in mijn documenten” te zeggen; een assistent die nooit “ik weet het niet” zegt, verzint dus.
De korte versie
Knip op structuur. Bewaar herkomst en toon die als bron. Ruim verouderde versies op. En leg dertig vraag-antwoordparen vast voordat je begint. Vier ingrepen, geen ervan vraagt een groter model.
Wil je weten of jouw documenten er klaar voor zijn?
Plan jouw gratis kennismaking →